Pythonの時系列解析手法(SARIMA、LSTM、NeuralProphet)実装と比較

本記事の動機 製造業において見込み生産を行う場合適切な生産数を算出することが重要になります。適切な生産数でない場合、例えば、見込みの生産量が実際の数量を上回った場合だと在庫が多くなり廃棄コストなどの保有リスクが増加していきます。見込みの生産量が実際の需要量を下回った場合は、製品の生産が遅れ納期遵守率の低下等のリスクが発生する可能性があります。このようなリスクを減少させるために、内示等の情報を利用して可能な限り実際の需要量を予測して生産活動を行うことになります。 他方、顧客ニーズの多様化や製品ライフサイクルの短縮化により多品種少量生産が求められています。多品種少量生産下では各製品に対する管理項目も増え、需要予測に対する工数が増加します。また、管理項目の増加に伴う見落としも考えられ、結果として需要予測の精度が落ちることも考えられます。そこで、pythonで予め需要予測モデルを作成しておき、後は